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本文采用时间序列的自回归求和滑动平均模型(ARIMA)对原油期货价格的时间过程进行分析与建模,并用所建立的模型预测下一个工作日的原油期货价格。用模型对实际原油期货价格数据进行数据拟合及预测的结果表明,预测数据与真实数据的差别在误差范围之内,说明所建立的模型具有较高的预测准确性。
时间序列在原油期货中的应用
【摘 要】
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本文采用时间序列的自回归求和滑动平均模型(ARIMA)对原油期货价格的时间过程进行分析与建模,并用所建立的模型预测下一个工作日的原油期货价格。用模型对实际原油期货价格数
【机 构】
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九江学院计算机与大数据科学学院,九江学院理学院,九江学院认知科学与跨学科研究中心
【出 处】
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福建电脑
【发表日期】
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2021年6期
【基金项目】
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九江学院2019年度校级教改课题(No.XJJGZD-19-06),2019年江西省高等学校教学教改研究重点课题(No.JXJG-19-17-1),2018年九江学院开放基金项目,国家自然科学基金项目(No.62062045)资助。
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